1. Если расширенная матрица данных Х имеет ранг меньше m+1, то какой метод оценивая можно применять? – 3)ридж-оценивание

2. Если дисперсия случайной составляющей регрессионной модели равна нулю, то с какой проблемой можно столкнуться при ее построении? – 1)проверка значимости ее коэффициентов

3. Если множественный коэффициент корреляции равен нулю, то можно ли считать правильным утверждение: между показателем и фактором нет зависимости: - 2)нет

4. Является ли регрессионная модель адекватной, если при ее построении выяснилось, что остаточная дисперсия равна нулю? – 1)да

5. Матрица системы нормальных уравнений имеет вид: - 2) (х’х)

6. В каком тесте используется идея, состоящая в том, что наличие гетероскедастичности является следствием взаимосвязи дисперсии ошибок с регрессорами: - 1)тест Уайта

7. Какое свойство будет отсутствовать у МНК-оценок коэффициентов регрессионной модели, если случайная составляющая имеет двухуровневую дисперсию? – 2)эффективности

8. Величина коэффициента абсолютного роста зависит в линейной модели от: - 1)масштаба измерения y и х

9. Каковы возможные границы изменения коэффициента корреляции? – 1) -1<=r<=1

10. Как в показательной модели интерпретируется коэффициент регрессии b1? – 2)коэффициент относительного роста

11. С помощью какого критерия оценивается значимость коэффициентов регрессии? -3)t-Стьюдента

12. В случае использования обобщенного МНК оценки коэффициентов регрессии получаются по формуле: -2)

13. В процедуре ридж-оценивания для находжения вектора оценок параметров используется следующая формула (I – единичная матрица, - параметр): - 2) (Х’Х+ I) Х’у

14. Если оценки коэффициентов обобщенной регрессии получить с помощью МНК, то они будут: - 2)несмещенными

15. Какую модель следует выбрать, если есть основание считать, что в изучаемом периоде коэффициент относительного роста не изменяется? – 2)показательную

16. С помощью какого критерия оценивается адекватность построенной регрессионной модели? -2)F-критерия

17. Если с помощью МНК оцениваются коэффициенты модели y=b0+ , то равно: -1) =у с крышкой

18. Если d – число предопределенных переменных, отсутствующих в уравнении , но присутствующих в системе, - число число эндогенных параметров в рассматриваемом уравнении и d+1< , то – 2)уравнение неидентифицируемо

19. Модель y=b0+b1x1+b2x2+b3x + является : - 2) нелинейной по объясняющей переменной

20. Если коэффициент регрессии является существенным, то для него выполняется условие: -4)стандартная ошибка не превышает половины значения параметра.

21. Может ли иметь место мультиколлинеарность в случае построения модели парной регрессии? -2)нет

22. Какому условию удовлетворяет параметр авторегрессионной зависимости ? – 2) | |<1

23. Какие временные ряды являются стационарными? – 2) ряды, у которых с течением времени и среднее значение, и дисперсия остаются неизменными.

24. Переменные структурной модели, значения которых определяются за рамками описываемого модель. механизма, называются: - 2)экзогенными

25. Для какой структурной модели применяется косвенный МНК? – 1)идентифицируемой

26. Если в уравнении регрессии y= увеличить х на единицу, то в результате этого y в среднем изменится на величину: -2)

27. Если для случайных ошибок справедливо выражение E(Ei ) для всех i=1,2,…n, то это свидетельствует о: - 2)гетероскедастичности

28. Фиктивными называют переменные: - 4) переменные, которые ошибочно включены в уравнение

29. Факторная (воспроизведенная) дисперсия служит… - 4)для оценки влияния исследуемых факторов

30. Скорректированный коэффициент детерминации рассчитывается для того, чтобы: - 2)значения коэффициентов детерминации были сравнимы по разным моделям

31. Структурной формой модели называется система… - 2)взаимосвязанных уравнений

32. К чему может привести использование стандартной ошибки, получаемой с помощью обычного МНК, в случае гетероскедастичности? – 1)к некорректному использованию t-статистики Стьюдента

33. Важное свойство коэффициента детерминации состоит в том, что это: - 2)неубывающая функция от числа факторов

Вариант 6